图像生成

UnHype: CLIP-Guided Hypernetworks for Dynamic LoRA Unlearning

UnHype: 基于CLIP的超网络用于动态LoRA反学习

Piotr Wójcik, Maksym Petrenko, Wojciech Gromski, Przemysław Spurek, Maciej Zieba

机构 * Institute of Computer Science, University of Warsaw（华沙大学计算机科学研究所） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract,abstract_cn)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UnHype框架，通过将超网络引入单概念和多概念LoRA训练，解决传统LoRA方法在概念语义适应性差、难以平衡删除相关概念与保持泛化能力以及多概念同时删除时的可扩展性问题，展示了在物体擦除、名人擦除和色情内容删除等任务中的有效性。

Comments 23 pages, 11 figures. Accepted at ICML 2026. Code: https://github.com/gmum/UnHype/ Project Page: https://gmum.github.io/UnHype/